{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Betöltöm a csomagokat és ellenőrzöm a verzió számát a csomagnak:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import cv2\n",
    "import os\n",
    "import numpy as np\n",
    "import pandas as pd\n",
    "from tqdm import tqdm"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "4.10.0\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(cv2.__version__)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "img = cv2.imread(\"god_pics/19.jpg\") #kép veolvasása"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Betöltök egy képet próbának"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "True"
      ]
     },
     "execution_count": 3,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "img = cv2.imread(\"god_pics/109.jpg\") #kép veolvasása\n",
    "img = cv2.resize(img, (187, 314))\n",
    "cv2.imwrite(\"data/test.jpg\", img)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Egy loopban végig megyek az összes képen betöltöm őket és kiírom őket csv-be"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "100%|██████████| 360/360 [06:17<00:00,  1.05s/it]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for i in tqdm(range(1, (360 + 1))): #360 db. képen loopolok végig\n",
    "\n",
    "    img = cv2.imread(\"god_pics/\" + str(i) + \".jpg\") #kép veolvasása\n",
    "    img = cv2.resize(img, (187, 314)) #csökkentem a felbontást, különben használhatatlanul nagyok lesznek a fájlok\n",
    "    \n",
    "    img = np.reshape(img, ((187*314), 3))\n",
    "\n",
    "    img = pd.DataFrame(img, columns=['B', \"G\", 'R']) #elnevezem az oszlopokat\n",
    "    img[\"pic\"] = i #a kép számát hozzárendelem a táblázathoz\n",
    "\n",
    "    img.to_csv(\"data/pictures/\" + str(i) + \".csv\") #csv formátumban elmentem a táblázatot"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.12.2"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
